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본 연구는 2015 개정 교육과정의 ‘관련 학습 요소’가 교과서에 반영된 양상을 분석하여 차기 교육과정 설계에 대한 시사점을 도출하고자 한다. 분석 결과, 교과서 간 ‘관련 학습 요소’의 형식, 범위, 방법, 공학적 도구 활용 방식에 차이가 있었으며, 인공지능 맥락 활용을 위한 활동이 필요함을 제시한다.
AIED, 인공지능 활용 교육
인공지능 활용교육 : 교사 연구자들이 들려주는 연구와 실천 기반
인공지능 속 수학
모두의 인공지능 기초 수학 : 누구나 쉽게 시작하는 인공지능 수학
인공지능 시대의 융합교육, 어떻게 실천할 것인가? : 교과성취와 미래역량을 아우르는 융합수업 디자인 실제
Mathematical aspects of artifical intelligence : American Mathematical Society short course, January 8-9, 1996, Orlando, Florida
퀀트 투자를 위한 머신러닝 : 파이썬으로 배우는 머신러닝 기반 팩터 투자
디지털 전환 시대의 AI 디지털 교육
인공지능을 위한 수학 = 꼭 필요한 것만 골라 배우는 인공지능 맞춤 수학
초등과학교육론
다시 고등 수학 = 프로그래머, 수학의 뇌를 깨워라!
Mit Werkzeugen Mathematik und Stochastik lernen – Using Tools for Learning Mathematics and Statistics
Factor Analysis and Related Methods.
(한눈에 보이는) 인공지능 그림책
(인공지능 시대) 교사가 만드는 미래학교
(독서로 여는 첫 AI 수업,) 노벨 엔지니어링 : 한 권으로 끝내는 엔트리+플랫폼 AI 융합 교육 레시피
수학교육에서 수학적 과정 및 교과 역량 : 한국수학교육학회 2017년 연보 =
AI 사고를 위한 인공지능 교육
(교수·학습을 위한) 교육공학
(인공지능) 기초수학 : 인공지능 관련 수학의 개념과 응용 역량을 쉽게 배우는 지침서
수학교육 논문집
이영미; 한채린; 임웅학습자중심교과교육연구
허남구학습자중심교과교육연구
김지호; 윤종국인공지능연구 논문지
윤주연; 김경진정보교육학회논문지
표대현; 박선주인공지능연구 논문지
김경진; 윤주연; 이철현한국학교수학회논문집
김창일, 전영주수학교육
윤정은; 권오남과학교육연구지
복주리, 장낙한초등수학교육
이화영정보교육학회논문지
여호주, 박정호학습자중심교과교육연구
조수미; 신인선한국학교수학회논문집
고호경韶关学院学报 / Journal of Shaoguan University
冯高跃; 索磊; FENG Gao-yue; SUO Lei中小学信息技术教育 / Zhongxiaoxue Xinxi Jishu Jiaoyu
武迪; 袁中果; 姜国东수학교육 논문집
심영훈, 김지현, 권민성교사교육연구
박미영수학교육
이정화, 한채린, 임웅교육공학연구
최서연; 임철일사물인터넷융복합논문지
이근호, 한정수전선 / 학사
인공지능은 수학교육의 내용과 방법에 영향을 미치고 있다. 이 과목은 인공지능의 수학적 원리와 인공지능과 융합된 수학 교육에 대해 배우고, 인공지능을 활용한 수학교육의 가능성을 탐색한다. 텍스트 분석, 이미지 분류 문제에 사용되는 수학적 모델의 원리, 데이터로부터 회귀분석과 기계학습을 이용해 예측 모델을 구성하는 방법, 인공신경망과 경사하강법에 대해 배우고 데이터를 사용한 인공지능 구현 프로젝트를 수행한다. 수학교육과 관련된 문제에 인공지능 관련 기술이 어떻게 적용될 수 있는지도 탐색해 본다.전선 / 학사
응용수학은 실생활 그리고 자연과학과 공학, 경제학, 사회과학 등의 학문 분야에서 발생하는 중요한 문제들을 수학적으로 이해하고, 또한 해법을 제시하여 실용적 결론을 도출하는 데에 기여한다. 특히 예비 교사들이 교과에서의 내용 요소들이 교과 이외의 범주에서 어떠한 의미를 갖고 또한 어떠한 역할을 하는지 이해하고 그 중요성을 파악할 수 있도록 하는 것이 본 교과의 주요 목표이다. 인공신경망, 기계학습, 정보이론, 수치해석, 수학적 모델링 등을 다룬다.전선 / 학사
이 교과목은 다양한 학습 데이터를 분석하여 학습자의 흥미와 필요를 고려한 맞춤형 학습을 설계하는 방법을 소개한다. 인공지능을 활용하여 학습활동을 자동으로 분석하고 학습결과를 예측하며, 그 결과를 바탕으로 교수자와 인공지능이 적응적으로 학습을 지원하는 방안을 탐색한다. 학습 상황과 학습자의 특성에 따라 최적의 학습경험을 어떻게 설계하고 지원할 수 있는지 논의한다. 그리고 디지털 테크놀로지를 활용하여 공교육에서 학습 데이터를 수집, 분석, 활용하는 과정에서 발생하는 사회적 문제를 비판적으로 검토하고 창의적인 해결방안을 모색한다.전선 / 대학원
기계학습의 기초, AI 시스템의 평가, 윤리적 /법적 측면과 함의를 교육분야의 적용 사례를 통해 살펴보고, 전통적 과학교수학습이론과 평가이론과의 접목을 논의하면서 인공지능 및 언택트 시대의 과학교수학습과 평가에 대한 조망 및 새로운 연구분야에 대한 이해를 높인다.전선 / 대학원
본 과목은 데이터 과학의 방법론을 배우고 교육 관련 데이터, 다양한 인문 사회 분야의 데이터를 활용하여 인문학과 사회학 분야의 주제를 융합적으로 해결하는 역량을 기르는 교수 지식과 교육 역량을 갖추는 것을 목적으로 한다. 데이터 과학, 기계학습의 다양한 방법을 배우고 데이터 기반 교육을 실제 교실 환경에서 구현하는 방안을 연구하고 모색한다. 인공지능이 데이터를 사용하여 인문 사회 분야에 어떻게 기여할 수 있는지 동향과 가능성을 파악하고, 그 기반이 되는 분석 방법을 배운다. 인문 사회 분야의 다양한 주제와 관련된 데이터를 수집하고, 인문 사회 분야의 문제 해결을 위해 관련 데이터를 전통적 통계 분석과 최근의 기계학습, 다양한 인문 사회 맞춤형 분석 방법 등으로 분석하는 융합교육을 수행하는 구체적 아이디어를 개발한다. 또한 인문 사회 분야의 연구와 문제 해결을 위해 과학과 수학, 정보 분야의 문제 해결 방식을 융합하는 다양한 방안을 교육적으로 활용하는 방법을 연구한다.전선 / 학사
컴퓨터와 인터넷은 어떤 수학을 가르쳐야 하는가와 어떻게 수학을 가르쳐야 하는가하는 문제와 관련되어 있다. 이 교과에서는 이러한 문제들을 학습한다. 특히 LOGO 마이크로 월드와 움직이는 기하환경을 통한 대수-기하 학습 및 인터넷기반 창의력 수학을 수학사와 연계하여 학습한다.전선 / 학사
인공지능은 사람의 생각과 행동을 모사하고, 이성적인 행위를 통하여, 주어진 목적을 달성하는 시스템을 연구하는 학문 분야이다. 본 수업에서는 인공지능 시스템을 구성하기 위한 다양한 방법론을 논한다. 이는 효율적인 탐색, 지식의 표현, 불확실성에 대한 이해, 상관관계와 인과관계에 대한 이해, 시각, 음성, 자연어 등의 처리, 학습 등을 포함한다. 이를 통해 학생은 인공지능의 핵심 원리와 기술에 대해 수학적, 논리적, 정성적, 정량적, 확률 통계적, 학습적 관점 등으로 종합적인 이해를 한다.전필 / 대학원
인공지능(AI) 기반 교육을 현장에서 적용하기 위해선, AI융합전공 수강생들은 인공지능(AI)을 교과 수업 상황에 융합하여, 수업을 설계하고 실행할 수 있는 역량이 요구된다. 이 강의는 AI융합전공 수강생들이 인공지능(AI) 자체에 대한 수업과, 인공지능(AI) 학습도구를 활용한 인공지능(AI)-교과 융합수업을 설계하고, 실행할 수 있는 역량을 갖추는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 AI융합전공 수강생들은 먼저, 인공지능(AI) 자체에 대한 수업 설계 역량을 기른다. 그리고 실제적이고 집중적인 교육을 통해, 이 교과목은 수강생들의 인공지능 교과 융합 수업을 설계하고 실행하는 역량 증진시킬 것이다.교직 / 학사
디지털 대전환 시대 예비교사는 데이터와 AI 기술을 수업에 적절히 활용할 수 있는 인공지능융합역량이 요구된다. 본 강의는 코딩 및 데이터 사이언스의 기초 개념을 이해하고 간단한 수준의 코딩을 활용하여 데이터ㆍ AI 기반의 융합수업을 설계하는 실습 중심의 수업이다. 본 강의는 <교과-소프트웨어 융합역량 교육론 I>과목의 선수 강좌로 코딩에 대한 기초 지식이 없거나, 인공지능융합교육에 처음 입문하는 학생들을 위한 강좌이다.전선 / 대학원
인공지능은 복잡하고 난이도 높은 문제를 해결할 수 있는 능력으로 도시 계획 및 설계 등 다양한 분야에서 변화를 가져오고 있다. 본 교과목은 도시 계획 및 설계 분야에서 인공지능과 그 응용에 대해 다룬다. 본 교과목은 인공지능의 이론적 배경과 도시 과학 및 설계와의 관련성, 일반적인 인공지능 알고리즘과 그 응용, 코딩 실습 3부로 구분된다.전선 / 대학원
인공지능 기술이 빠르게 진화하고 우리 사회에 미치는 영향력이 점차 커지고 있다. 따라서, 기존의 인공지능 관련 과목에서는 다루기 힘든 최신 주제에 관하여 특강 형태의 강의를 개설함으로써 인공지능 연구 및 사회적 영향력에 관한 최진 연구 경향을 파악할 수 있는 수업을 제공하고자 한다. 이 교과목에서는 기계학습, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 로보틱스, 컴퓨터 통신, 컴퓨터 시스템 등과 같은 컴퓨터 과학 분야뿐만 아니라, 공학, 자연과학, 사회과학 등과 같은 다양한 분야를 다루는 수업을 개설할 수 있다.전선 / 학사
중.고등학교 수학교육 과정과 수학사를 기반으로 수학 교수-학습 이론과 그 적용을 다룬다.전선 / 대학원
이 강좌는 교수 및 학습을 개선하기 위한 학습과학의 다양한 연구주제와 이론을 탐구한다. 학습에 대한 인지적, 정의적, 사회문화적 접근을 비판적으로 검토하고 첨단 테크놀로지를 활용하여 교수 및 학습을 향상시키기는 방안에 대해 논의한다. 설계기반 연구방법을 적용한 학습과학 연구를 체계적으로 검토하고 해당 연구방법을 적용하여 연구 계획서를 작성한다.전선 / 학사
이 강좌는 교육과정의 기초, 원리, 쟁점들에 대한 종합적인 이해를 제공하기 위한 것이다. 이를 위해 이 강좌에서는 교육과정을 이해하고 개발하는 데 도움을 주는 제 접근들을 검토하고, 교육과정과 관련한 가장 기본적인 쟁점들을 다룬다.전선 / 대학원
이 강좌는 인공지능에 대한 이해를 바탕으로 교육적 활용방안을 탐색하고 다양한 연령의 학습자를 대상으로 인공지능에 대한 교육을 효과적으로 실시하는 방안을 다룬다. 인공지능 기반 교육에 대한 최신 이론과 교육적 이슈를 체계적으로 검토하고 교육 분야에서 인간과 인공지능이 협업할 수 있는 방안을 논의한다.교양 / 학사
본 강좌는 AI와 머신러닝의 기초 개념을 이해하고, 이를 실제 데이터에 적용하여 예측 및 분류 문제를 해결하는 능력을 배양하는 것을 목표로 한다. 기초적인 데이터 처리 방법부터 머신러닝과 딥러닝 모델에 이르기까지 다양한 주제를 다루며, Pandas, Scikit-learn, PyTorch 등의 라이브러리를 사용하여 데이터를 처리하고 모델을 구현한다. 또한, TV 광고 데이터를 활용한 매출 예측, 신용카드 연체 예측 등 실생활 문제를 다루어 AI 기술이 실질적으로 활용되는 사례를 제공하며, 학생들이 데이터를 통해 실제로 문제를 해결하는 과정에서 얻는 성취감을 높이고자 한다.전선 / 학사
데이터와 인공지능에 대한 이해를 바탕으로 디자인 과정의 효율과 창의성에 대한 실험을 진행한다. 인공지능을 기반으로 하는 생성적 디자인을 비롯하여, 디자인과정에서 인공지능을 활용하는 방법을 탐구한다.전필 / 학사
이 과목에서는 컴퓨터공학과 밀접하게 관련된 수학적 내용들에 대하여 배운다. 논리, 집합, 함수, 관계, 가산성, 조합론, 증명기법, 수학적 귀납법, 재귀함수, 재귀관계, 그래프론, 정수론 등에 대하여 다룬다. 또한, 이러한 수학적 개념들이 컴퓨터공학에서 어떻게 쓰이는지에 대해서 살펴본다.전선 / 학사
인공지능 기술의 발달로 외국어교육 연구에서도 많은 혁신이 요구된다. 본 강의에서는 인공지능 기술을 언어교육에 활용하는 방안을 모색해 본다. 구체적으로, 본 과목은 언어 학습자 및 언어 교육 맥락에 대한 이해를 바탕으로 다양한 언어 교육 목적의 테크놀로지를 활용하여 언어를 교수하고 평가하는 방법을 익히는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 언어입력, 출력, 상호작용, 피드백과 같이 언어교육 및 발달과 관련한 주요 개념을 익히고, 다양한 인공지능 도구를 활용하고 적용해 본다.전필 / 대학원
본 강좌는 인공지능사회에 도래함에 따라 교육전문가들을 대상으로 인공지능사회의 거버넌스와 디지털 리터러시에 대한 비판적 안목을 제공하기 위한 입문과목이다. 본 강좌에서는 인공지능(AI) 분야의 연구와 기술이 빠르게 발전함에 따라 사회를 구성하는 인간의 삶의 다양한 영역에 인공지능이 차지하는 비중이 높아지고 있는 상황에 비추어 교육 분야에서의 기술의 영향, 디지털 거버넌스, 윤리 및 책임에 대한 주제들을 체계적으로 다룬다. 또한 이러한 철학적, 윤리적 논의를 배경으로 디지털 미디어 콘텐츠에 대한 이해와 활용능력을 교육영역에 어떻게 비판적으로 적용할 수 있는지를 심층적으로 다룬다.